Einsatz von KI zur Verbesserung der Qualität, Effizienz und des Vertrauens in Olivenöl

Seit einem Jahrzehnt trägt KI zur Verbesserung des Olivenanbaus bei und steigert dabei die Effizienz, die Entscheidungsfindung, die Rückverfolgbarkeit und die Nachhaltigkeit. Zu den jüngsten Fortschritten zählen vorausschauende Preisgestaltung, Schädlingsbekämpfung und personalisiertes Marketing.

In den letzten zwei Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) in Form von großen Sprachmodellen – wie Gemini, ChatGPT und Bard – den Zeitgeist der Öffentlichkeit erobert.

Doch schon seit einem Jahrzehnt hilft künstliche Intelligenz Olivenbauern dabei, ihre Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen.

Anfang dieses Jahres kamen Stadtver­treter in Jaén, Spanien, zusammen, um die viel­fältigen Rollen zu erörtern, die künstliche In­tel­li­genz für Oliven­bau­ern und Ölmühlen­bet­reiber in der weltweit ertrag­reichsten Olivenöl-Pro­duk­tions­provinz übernehmen kann.

Olivenölproduzenten beginnen langsam, die Vorteile eines Einstiegs in diesen Bereich zu erkennen. Sie erkennen, wie KI nicht nur das Branding, sondern auch die Kundenzufriedenheit verbessern kann. – Javier Canego Martinez, Projektmanager, Decidata Analytics

Unter den Teil­neh­mern befand sich Decidata Analytics, ein auf künstliche In­tel­li­genz zur Ver­besserung der Daten­an­alytik spezial­isi­ertes Unternehmen.

Projektleiter Javier Canego Martinez erklärte gegenüber Olive Oil Times, dass künstliche Intelligenz die Rückverfolgbarkeit verbessern und dazu beitragen könne, Vertrauen in einer Branche aufzubauen, die in den letzten Monaten von negativen Schlagzeilen über Betrugsfälle geplagt wurde.

„KI-Tools können dazu beitragen, die Echtheit und hohe Qualität des Olivenöls sicherzustellen, indem sie die Art der verwendeten Oliven überprüfen“, sagte er. „Dies kann durch die Analyse von Fotos von Olivenkernen mithilfe von Bilderkennungstechnologie erfolgen. Durch die Bereitstellung genauer Informationen über das Produkt können Unternehmen Vertrauen bei den Verbrauchern aufbauen und einen guten Ruf ihrer Marke aufrechterhalten.“

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Tatsächlich haben Forscher italienischer Universitäten künstliche Intelligenz darauf trainiert, die Herkunft von nativem Olivenöl extra anhand seiner phenolischen Verbindungen und Sterole zu bestimmen. In einer Studie aus dem Jahr 2022 berichteten sie, dass die KI lokal produzierte Taggiasca-Ligure-Olivenöle korrekt identifizierte.

Neben der Echtheitsprüfung glaubt Canego Martinez, dass KI-gestützte Tools Herstellern und Einzelhändlern helfen können, Kunden mit personalisierter Werbung anzusprechen.

„Indem sie verstehen, was Verbraucher mögen und wie sie sich verhalten, können Unternehmen ihre Botschaften und Werbeaktionen individuell anpassen, um bestimmte Zielgruppen effektiver zu erreichen“, sagte er.

„KI kann zudem Markttrends für den Olivenölsektor sowie die Verbrauchernachfrage vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, ihre Strategien rechtzeitig anzupassen“, fügte Canego Martinez hinzu. „Dadurch können sie ihre Lagerbestände, Preisgestaltung und Marketingmaßnahmen optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.“

Diego Hueltes, Informatikingenieur und Berater, hat gezeigt, dass KI-Modelle Preise genau vorhersagen können. Er entwickelte drei prädiktive Preismodelle unter Verwendung historischer Preisdaten, Klimadaten und Daten zu früheren Ernten, um die Preise für 2017 und 2018 genau vorherzusagen.

Der Großteil der KI-Technologie für diese Anwendungen ist nicht so bekannt wie die für Verbraucher bestimmten großen Sprachmodelle, die die aktuelle Generation generativer KI hervorbringen.

Canego Martinez sagte jedoch, dass generative KI jedem, der in der Olivenölbranche tätig ist, dabei helfen kann, Dokumente und Formulare auszufüllen und „hochwertige Inhalte zu erstellen, darunter Social-Media-Beiträge, Blogs, Videos und andere Marketinginstrumente“.

„Olivenölproduzenten beginnen langsam, die Vorteile eines Einstiegs in diesen Bereich zu erkennen“, sagte er. „Sie erkennen, wie KI nicht nur das Branding von Olivenölunternehmen stärken, sondern auch die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern kann.“

Während der Veranstaltung in Jaén diskutierten die Vertreter den Einsatz von KI für Chatbots im Kundensupport und wie Landwirte und Ölmühlenbetreiber bestehende KI-Tools nutzen können, um Erntezeitpunkte und Markttrends vorherzusagen.

Neben künstlicher Intelligenz wurde auch über den Einsatz von Blockchain-Technologie gesprochen, um die Rückverfolgbarkeit zu verbessern und Diebstahl und Betrug zu bekämpfen.

Neben den Marketing- und kundenorientierten Bereichen des Geschäfts sagte Canego Martinez, dass Landwirte und Produzenten KI nutzen können, um ihre Betriebsabläufe effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

„KI ermöglicht die Optimierung von Produktionsprozessen und macht diese effizienter und nachhaltiger“, sagte Canego Martinez. „Dazu gehören der angemessene Einsatz natürlicher Ressourcen wie Wasser und Düngemittel, die Verringerung der Umweltbelastung und die Förderung verantwortungsbewusster landwirtschaftlicher Praktiken.“

Auf einer Konferenz im Juni in Mengíbar, einer weiteren Stadt in der Provinz Jaén, stellten Forscher eine KI-Plattform vor, die anhand von meteorologischen und historischen Erntedaten den Zeitpunkt der Olivenernte bereits eine Saison im Voraus genau vorhersagte.

„KI und maschinelles Lernen spielen auch eine grundlegende Rolle bei der Objektivierung der Entscheidungsfindung“, sagte Canego Martinez. „Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren und präzise, evidenzbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch werden Subjektivität und menschliche Voreingenommenheit beseitigt, was fundiertere und fairere Entscheidungen ermöglicht.“

Canego Martinez führte auch die Schädlingsbekämpfung als Beispiel dafür an, wie KI-Tools Olivenbauern bei ihrer täglichen Arbeit helfen können.

„Modelle des maschinellen Lernens können dabei helfen, anhand vergangener Daten und Umweltfaktoren vorherzusagen, wann Schädlinge auftreten könnten, was für Landwirte bei Entscheidungen zum Pflanzenbau äußerst nützlich ist“, sagte er.

„Sie können auch einen Ausblick auf zukünftige Ernteerträge geben, basierend darauf, wie sich die Pflanzen derzeit entwickeln, was es den Landwirten erleichtert, vorausschauend zu planen“, fügte Canego Martinez hinzu. „Auch die Optimierung der Bewässerung ist möglich, wie es Agrow Analytics in Spanien anbietet … In Zukunft wird der Einsatz von KI und maschinellem Lernen weiterhin zu Öl höherer Qualität führen.“